Liste Rouge Régionale des poissons d’eau douce de Bretagne
Sélection des sites et des opérations
OFB Bretagne
2024-05-17
1 Objectif : Dynamique de population des poissons d’eau douce de Bretagne
Script : 00-Selection_pop_ope
L’objectif de cette étude est d’évaluer les tendances démographiques des poissons d’eau douce de Bretagne. Ce travail vient en appui à la révision de la liste rouge régionale. Il s’agit, dans un premier temps, de produire un tableau de bord combinant divers indicateurs de la dynamique des populations des poissons d’eau douce de Bretagne depuis 1990.
Ce script a pour objectif de constituer un premier dataframe regroupant les données de la base ASPE d’une zone géographique déterminée. Il s’agit de constituer un jeu de données regroupant différents réseaux de pêches à travers la région Bretagne. Ces données constitueront la base pour l’étude des séries temporelles qui suivra.
2 Installation
2.1 Chargement des packages, fonctions et des données
# Chargement des packages ----
library(aspe)
library(tidyverse)
library(mapview)
library(COGiter)
library(sf)
library(wesanderson)
# Chargement des fonctions ----
source(file = "../R/borner_series.R")
# Chargement des données ----
rdata_tables <- misc_nom_dernier_fichier(
repertoire = "../../../../projets/ASPE/raw_data/rdata",
pattern = "^tables")
load(rdata_tables)
# Chargement de la palette de couleur ----
pal <- wes_palette("AsteroidCity1")
pal2 <- wes_palette("FantasticFox1")
pal3 <- c("#007844", "#92D050", "#0087C1", "#A97B30","#FCEE21", "#00AEEF", "#1D1D1B", "#B9D9EB")2.2 Paramètres
Plusieurs paramètres sont fixés dans cette étude. Ces paramètres sont modifiables selon les préférences et les objectifs visés. Parmi ces paramètres :
La taille du buffer (en mètres) : zone tampon entourant le département de la Bretagne.
Les réseaux de pêches : sélection des différents réseaux : RCS - Réseau de Contrôle de Surveillance ; RRP - Réseaux de Référence Pérenne ; RHP - Réseau Hydrobiologique Piscicole ; RCA - Réseau de contrôle additionnel ; RCO – Réseau Contrôle opérationnel.
Dans notre étude, seul les trois premiers réseaux seront utilisés. Ces réseaux seront testés ensemble puis individuellement afin d’écarter un risque de biais d’objectif. En effet, les réseaux n’ont pas tous les mêmes “objectifs d’observations” : ex. le réseaux RPP est un réseau “témoin”, qui ne doit pas subir d’influences extérieures, il doit seulement informer des potentiels effets provoqué par le changement climatique.
Les types de pêches : sélection des différents types de pêche : pêche partielle par point, pêche par ambiance, pêche partielle sur berge, pêche complète à un ou plusieurs passages.
Le nombre minimum d’années composant les séries de pêches.
Le nombre d’années manquantes consécutives maximum sur les séries de pêches.
## Taille du buffer (en mètres) ----
taille_buffer <- 1000
## Réseaux de pêches ----
mes_reseaux <- c("RCS – Réseau de Contrôle de Surveillance",
"RRP – Réseau de Référence Pérenne",
"RHP – Réseau Hydrobiologique Piscicole")
## Types de pêches ----
mes_types_de_peche <- c("Pêche complète à un ou plusieurs passages",
"Pêche partielle par points (grand milieu)",
"Pêche par ambiances",
"Pêche partielle sur berge")
## Nombre minimum d'années sur les séries de pêches ----
n_mini_annee <- 9
## Nombre d'années manquantes maximum sur cette série de pêches dans les données ----
n_max_manquant <- 23 Constitution du jeu de données
Création d’une passerelle qui permettra de joindre l’ensemble des différentes données utilisées. Cette passerelle permettra, au cours de l’étude, de joindre d’autres tables de données contenants différentes informations sur les stations/opérations/poissons contenu dans la base ASPE en utilisant la fonction “mef_ajouter_…”.
## Création d'une passerelle ----
passerelle <- mef_creer_passerelle()3.1 Sélection de l’aire géographique
## Sélection de l'aire géographique : choix des départements ----
# Pour notre étude : La Bretagne (22, 29, 35, 56)
mes_depts <- departements_metro_geo %>%
filter (DEP %in% c("22", "29", "35", "56"))# Visualisation de la zone géographique sélectionnée ----
mes_depts %>%
mapview::mapview()3.2 Mise en place du buffer
Notre étude se concentre sur la Bretagne. Toutes les stations bretonnes sont regroupées dans un jeu de données initial. Ici, il ne s’agit pas de réfléchir à l’échelle des bassins versants, leur limite n’étant pas toujours évidente. Cependant, un buffer est mis en place aux alentours des limites départementales afin de considérer les stations aux emplacements ambiguës et englober les stations frontalières aux limites départementales. La limite du buffer est donc à considérer en fonction de l’aire géographique considérée (cf I.B Paramètres).
## Mise en place d'un buffer ----
buffer <- st_buffer(mes_depts,
taille_buffer) # PARAMETRE
# Visualisation de l'aire géographique et du buffer ----
mapview(
list(buffer, mes_depts),
layer.name = c("Bretagne avec un buffer de 1 km", "Bretagne"),
col.regions = list("#0A9F9D", "#FDE725FF")
)3.3 Points de prélèvements
Les points de prélèvements sont alors représentés au sein de cette aire géographique.
# Visualisation des points de prélèvements présents dans l'aire géographique sélectionnée
pop_dep <- point_prelevement %>%
sf::st_as_sf(coords = c("pop_coordonnees_x",
"pop_coordonnees_y"),
crs = 2154) %>%
aspe::geo_attribuer(buffer) %>%
filter(!is.na(DEP))# Dessiner la carte
ggplot(regions_metro_geo) +
geom_sf(data = mes_depts) +
geom_sf(data = buffer) +
geom_sf(data = pop_dep, aes(color = DEP), size = 2) +
scale_color_manual(values = pal3) +
theme_bw() +
# Ajouter une légende pour la variable DEP
labs(color = "Département")
mapview(
list(buffer, mes_depts),
layer.name = c("Bretagne avec un buffer de 1 km", "Bretagne"),
col.regions = list("#0A9F9D", "#FDE725FF")
) + mapview (pop_dep, shape = 20, color = "darkred", lwd =1)